Мета роботи – розроблення методологічних та теоретичних засад створення адаптивних систем керування складним технологічним процесом.
Об’єкт дослідження – слабо формалізований технологічний процес.
Предмет дослідження – моделювання, оцінка функціональної ефективності, алгоритми оптимізації та адаптації СППР, що самонавчається.
Даний звіт є заключним.
На основі аналізу технологічного процесу вирощування сцинтиляційних монокристалів розроблено інформаційне, алгоритмічне та програмне забезпечення АСК на базі інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень (СППР), що самонавчається в режимі кластер-аналізу. Розроблено математичні моделі, інформаційно-екстремальні алгоритми навчання СППР, що функціонує в режимі кластер-аналізу за умов апріорної невизначеності, та досліджено вплив параметрів навчання на функціональну ефективність СППР. Запропоновано структурну схему інтелектуальної системи керування вирощуванням сцинтиляційних монокристалів за методом Чохральського. Для підвищення функціональної ефективності АСК розроблено і програмно реалізовано алгоритми прогностичного класифікаційного керування. Розглянуто приклади застосування інформаційно-екстремальної інтелектуальної технології для аналізу і синтезу комп’ютеризованих систем в навчальному процесі і для діагностування в медицині.
При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/2721
